双旋流燃烧室单头部油雾特性实验

为了获得双旋流燃烧室油雾特性,采用粒子图像测速仪（PIV）对其单头部油雾场进行测量.通过实验,获得了不同燃油流量分配、不同预燃级喷嘴位置对油雾特性的影响.在实验设计工况下所得结果表明:①直径约为80μm处的油珠体积分数最大,其他粒径的油珠体积分数都较小;②随着燃油流量增加,单开预燃级喷嘴时燃油雾化变差,单开主燃级喷嘴时雾化质量相差不大;③预燃级喷嘴位于旋流器出口处有助于改善燃油的雾化质量;④同时打开主燃级和预燃级喷嘴时,保持油气比不变,随着主燃级供油流量增加,雾化质量得到改善.      

偏心对双级旋流器出口流场影响试验

为了研究双级旋流器在不同偏心量下的冷态流场变化,设计了4种偏心量(分别为0,0.5,1.0,1.7mm偏心)的双级旋流器试验件,并采用粒子图像测速仪(PIV),测量了不同偏心量下流场.试验结果表明:0.5mm偏心下的流场较无偏心下变化较小,但当偏心量大于0.5mm时,双级旋流器出口下游规则的双涡结构变得不对称,并且中心回流区变窄,流场与无偏心下相比差别较大;偏心对双级旋流器出口下游径向速度分布影响较大,在双级旋流器出口X/D=0.5轴向位置附近,当偏心量大于0.5mm时气流径向速度分量变为正向峰值.      

二值图像游程-Huffman编码方法研究及Matlab实现

文章提出一种游程编码和Huffman编码相结合的二值图像无损压缩算法,并对算法进行不同图像的仿真实验,实验结果证明本算法对分块清晰,纹理较少的二值图像压缩效果明显,算法实现简单,具有一定的实用价值。     

基于最优预见控制算法构造实时监控与发射专家系统的研究

介绍了最优预见控制算法。建造了实时监控与发射专家系统。阐述了最优预见控制算法构造实时监控与发射专家系统的应用技术实例。     

基于侧扫声纳图像的AUV侧向速度估计与DVL粗差检测

复杂水底环境和自主潜航器(AUV）机动会造成Doppler测速仪(DVL）速度测量结果中出现粗差,提出一种检测DVL速度粗差数据的方法。该方法利用侧扫声纳图像数据,结合SIFT特征匹配算法求取声纳图像的边缘特征点。根据声纳图像成像原理,计算出每一帧图像相对上一帧图像对应特征点像素的横向平移量;结合特征像素平移量与AUV实际横向位移的比例尺度关系以及声纳侧扫周期推算出AUV侧向速度。该侧向速度用于检测水下组合导航中DVL的速度粗差,在几十米水深的浅水区,该方法能够检测并剔除出大于0.2m/s的DVL侧向速度粗差,显著减小DVL前向速度误差。算法可实时实现,改善AUV水下组合导航性能。     

多传感器图像融合技术综述

对国内外多传感器图像融合技术的发展状况进行了介绍,描述了图像融合的主要步骤,概括了目前主要图像融合方法的基本原理,并对各种方法的性能进行了定性分析.给出了评价图像融合效果的标准和方法,指出了图像融合技术的发展方向.     

一种固体发动机光线投射体绘制加速方法

固体发动机ICT断层图像构成的体数据场规模大、空体素比例小,现有的光线投射加速方法效果不明显,并且在其三维可视化故障诊断中,不是体数据场中的所有信息都对内部故障检测有意义,三维重建出所有体数据大大增加了计算量.为此,提出一种在同体发动机体数据分割基础上的光线投射加速方法.该方法利用分割结果,建立分割信息体数据场,结合现...     

微传感器最新发展

近年来，微传感器受到国际传感技术界的广泛关注，本文介绍十多个微传感器，包括三轴加速度计，单，双轴加速度计片，表面微机械陀螺（角速度传感器），微惯性导航系统，微磁通门传感器，磁阻传感器，纳米皮拉尼压力传感器，微科氏质量流量计，毫米波图像传感器，GPS手表（1cm^3)，二氧化碳传感器和微/超微角位移传感器，文事简要介绍它们的基本结构。敏感机理，特点等，从中可以看出微传感器已成为传感技术中有重要应用前景的组成部分。     

基于卫星图像数据的服务器负载策略

文章介绍了卫星数据图像的存储,论述几种集群服务器的负载策略,提出一种自适应的负载均衡策略,并对以往策略进行了对比。对分布式分包路由(DPR)技术作了深入的分析,作者在测试评估的过程中,给出一种新的集群服务器方案。     

基于图像化变差函数的性能数据异常明别

为提升发动机性能监控的智能化水平,实现性能数据的高效利用,提出了基于图像化变差函数的发动机性能数据异常 判别方法。 通过研究发动机性能数据的标准化修正方法和图像转化方法,将数值型表示的发动机性能数据转化为发动机性能图像。 通过引入变差函数理论,采用 4 方向的变差函数值表示性能特征值,融合不同时刻不同参数的性能数据。 在提取发动机性能图像关 键特征点的基础上,定义性能图像间的差异距离,实现基于变差函数的发动机性能图像异常判别方法,从而实现对发动机性能状态 的判别。 选用若干组实际发动机性能数据对方法进行验证O 验证结果表明:该方法运算高效,实现了高维性能数据的降维和对性能 图像运行状态的分类,从而判别发动机性能数据的运行状态。